Giới trẻ quốc tế đang nghĩ gì? Trò chuyện cùng sinh viên Yale, UPenn về AI, bong bóng công nghệ và tương lai năng lượng

Mùa hè này, câu lạc bộ khởi nghiệp của Đại học Yale và câu lạc bộ khởi nghiệp của Đại học Pennsylvania mỗi bên đã cử một nhóm sinh viên đến thăm FreeS Fund. Feng Li cùng đội ngũ đầu tư của chúng tôi đã dành một buổi sáng để trò chuyện với từng nhóm bạn trẻ quan tâm đến lĩnh vực đầu tư mạo hiểm này.

Những buổi trao đổi như vậy đã diễn ra được vài năm nay và chúng tôi rất trân trọng chúng. Hơn một nửa số nhà sáng lập mà chúng tôi hỗ trợ từng học tập hoặc làm việc ở nước ngoài, và chúng tôi mong muốn được gặp gỡ, hỗ trợ thêm nhiều người Hoa ở nước ngoài quay trở về quê hương để khởi nghiệp, càng sớm càng tốt.

Mỗi chuyến thăm đều diễn ra theo một hình thức đơn giản: mọi người ngồi thành vòng tròn, giới thiệu ngắn gọn về bản thân, rồi bắt đầu trò chuyện. Các chủ đề rất đa dạng — từ môi trường vĩ mô đến AI, năng lượng, công nghệ sinh học, chiến lược vươn ra toàn cầu, cho đến lý do tại sao mọi người lại quyết định khởi nghiệp ngay từ đầu.

Nhìn vào cả hai buổi gặp mặt, chúng tôi nhận thấy các bạn trẻ đang ở nước ngoài có chung nhiều câu hỏi: Công nghệ đang hướng về đâu? Những cơ hội nào vẫn còn tồn tại ở Trung Quốc và Hoa Kỳ? Những ngành công nghiệp nào đáng để xây dựng startup? Họ nên đặt cược vào đâu cho tương lai?

Chúng tôi đã chọn ra một số câu hỏi tiêu biểu nhất và chia sẻ tại đây, cố gắng giữ nguyên định dạng hỏi đáp ban đầu nhiều nhất có thể.

Không có câu trả lời chuẩn mực cho những câu hỏi này. Chúng tôi chỉ đơn giản là trình bày những gì mình đã quan sát được qua các công ty, ngành công nghiệp và các chu kỳ, với hy vọng mang đến một góc nhìn tham khảo.

Trong đầu tư giai đoạn đầu, chúng tôi về cơ bản đi theo chiều hướng đi xuống của chu kỳ công nghệ. Khi một công nghệ mới xuất hiện, chúng tôi tìm kiếm các cơ hội từ 0 đến 1, và điều chúng tôi đánh giá chính là bản thân công nghệ đó. Ở giai đoạn thứ hai, chúng tôi tìm kiếm xem công nghệ đó có khả năng thay đổi điều gì nhất và những bước chuyển dịch lớn nhất sẽ xảy ra ở đâu. Xa hơn nữa, sau khi bong bóng xẹp xuống, chúng tôi tìm kiếm các kịch bản mà công nghệ đó thực sự hữu ích — xem ai có thể biến nó thành hiệu quả thực tế và giá trị thương mại. Những gì bạn thực sự đầu tư vào ở mỗi giai đoạn là không giống nhau.

Vì vậy, có một điều cực kỳ quan trọng trong đầu tư giai đoạn đầu: xác định sự thay đổi. Bạn đã thực sự tìm thấy một sự thay đổi lớn chưa? Nếu đó chỉ là một thay đổi nhỏ, nó không thể hỗ trợ cho nhiều công ty mới. Trong giới đầu tư có câu: thà ngồi cạnh một mỏ vàng và thỉnh thoảng nhặt vài mẩu vàng còn hơn là cúi xuống nhặt từng đồng xu trên đường. Một số người cũng nói rằng đầu tư giai đoạn đầu là đặt cược vào con người — điều đó đúng 100%, không cần bàn cãi. Nhưng khi ai cũng đặt cược vào con người, thì người kiếm được tiền chủ yếu phụ thuộc vào việc ai đặt cược vào đúng sự thay đổi lớn. Sự thành công của một công ty được quyết định khoảng 60 đến 70 phần trăm bởi beta thị trường, và 30 đến 40 phần trăm còn lại bởi alpha của chính nó: beta xác định nền tảng tăng trưởng của bạn lớn đến mức nào, trong khi alpha xác định liệu bạn có sống sót trong danh mục của mình hay không và bạn xếp hạng ở đâu. Nếu bạn khởi nghiệp trong một lĩnh vực có mức tăng trưởng khá tuyến tính và cạnh tranh khốc liệt, bạn có thể phải chiến đấu bằng tất cả những gì mình có chỉ để vượt lên người khác 1 phần trăm — và 1 phần trăm đó có thể dễ dàng bị xóa sổ bởi các công ty lớn có lợi thế về vốn, nhân tài, kênh phân phối và chuỗi cung ứng. Cơ hội của một startup thường đến từ một sự thay đổi đột ngột, mạnh mẽ trong ngành: các quy tắc cạnh tranh thay đổi, những lợi thế trong quá khứ được định giá lại, và đó là lúc các công ty nhỏ có nhiều khả năng tìm được chỗ đứng của mình hơn.

Những thời điểm thực sự đáng nắm bắt đối với một startup thường là khi một ngành công nghiệp đột ngột chuyển hướng. Hãy lấy ví dụ về ô tô: nếu ngành này tiếp tục phát triển theo con đường động cơ đốt trong, sẽ rất khó để các công ty Trung Quốc bắt kịp hàng thế kỷ kỹ thuật tích lũy của BMW và Mercedes-Benz. Nhưng một khi sự chuyển dịch từ động cơ đốt trong sang động cơ điện xảy ra, ngành công nghiệp đã chuyển hướng, những tích lũy cũ trở nên ít quan trọng hơn, và năng lực của Trung Quốc về động cơ điện, sản xuất và chuỗi cung ứng phần cứng có thể tham gia vào — bối cảnh cạnh tranh đã thay đổi. Điện thoại chuyển từ điện thoại phổ thông sang điện thoại thông minh, dược phẩm sinh học chuyển từ thuốc phân tử nhỏ sang thuốc phân tử lớn, rồi đến liệu pháp gen và tế bào, AlphaFold, và AI for Science — tất cả đều là những bước ngoặt tương tự. Vì vậy, khi đánh giá cơ hội khởi nghiệp, câu hỏi quan trọng nhất không phải là "ngành này có đủ lớn không", mà là liệu nó có đang chuyển hướng hay không. Miễn là bước ngoặt đó đủ lớn, ngay cả những gã khổng lồ cũng khó lòng xoay chuyển kịp, và các công ty mới sẽ có cơ hội. Nhưng đối với các nhà đầu tư, nhìn thấy bước ngoặt thôi là chưa đủ — còn có vấn đề về thời điểm. Chúng tôi muốn đi trước thị trường một chút, có khả năng phán đoán những gì sắp xảy ra thay vì chỉ nhìn vào những gì đã xảy ra. Đi trước thời đại một chút, nhưng không được quá sớm — chờ đợi mười hay hai mươi năm để có kết quả cũng không phải là cách hay. Dịch sang thuật ngữ đầu tư: bạn nên đầu tư trước khi nó trở nên "nóng", nhưng không phải chỉ vì nó chưa nóng — bạn dám đầu tư vì bạn biết tại sao sau này nó sẽ nóng. Vì vậy, hầu hết các khoản đầu tư của chúng tôi bắt đầu bằng việc đánh giá sự thay đổi nằm ở đâu, và sau đó đánh giá khoảng thời gian nó sẽ xảy ra. Nếu một hướng đi đã quá nóng, điều đó thường có nghĩa là sự đồng thuận đã hình thành; nếu hoàn toàn không ai chú ý đến, điều đó cũng không tự nhiên khiến nó trở nên đáng đầu tư. Phần thực sự khó khăn là tìm ra, trước khi sự đồng thuận hình thành, sự thay đổi đang diễn ra nhưng chưa được định giá đầy đủ. Tất nhiên, đầu tư giai đoạn đầu cũng có yếu tố ngẫu nhiên: đôi khi một nhà sáng lập đang làm điều gì đó mà chúng tôi chưa từng suy luận ra, nhưng nếu người đó xuất sắc và ý tưởng thú vị, chúng tôi sẵn sàng thử sức.

Nếu bạn chỉ nhìn vào con người, nó có thể hơi khác so với những gì một số người mong đợi. Đối với chúng tôi, điều quan trọng nhất là: tại sao họ lại làm điều này. Các nhà đầu tư thường nhìn thấy sự thay đổi trước rồi mới đi tìm công ty; các nhà sáng lập thì khác. Họ thường cảm nhận một cách trực giác về cơ hội trong lĩnh vực mà họ am hiểu, hoặc họ tin vào một tương lai mà hầu hết mọi người ngày nay chưa tin, và đó là lý do họ quyết định thực hiện. Họ nhận thức sự thay đổi thông qua kinh nghiệm thay vì suy diễn. Đó cũng là lý do tại sao động lực ban đầu lại quan trọng. Chạy theo xu hướng không nhất thiết là một cách khởi nghiệp tồi — mỗi làn sóng đều có những người đến sau, xuất phát muộn nhưng lại cực kỳ giỏi trong việc tập hợp nguồn lực, và họ vẫn có thể thành công. Chỉ là đối với các nhà đầu tư, những người chạy theo xu hướng sẽ khó lựa chọn hơn. Điều chúng tôi muốn thấy là: trong số tất cả những người đang làm cùng một việc, anh ta là người muốn làm điều đó nhất — chứ không phải vì mọi người khác đều đang làm. Tại sao điều này quan trọng? Bởi vì khởi nghiệp về cơ bản là một cuộc đua đường dài. Hầu như tất cả những người thành công cuối cùng đều trải qua vài giai đoạn tuyệt vọng cùng cực trên đường đi: công ty sắp phá sản, không thấy lối thoát, hoặc phải đưa ra những lựa chọn đánh đổi tàn khốc. Nếu lý do bạn bắt đầu không đủ vững chắc, rất dễ để thỏa hiệp ở một giai đoạn nào đó — hoặc đơn giản là bỏ cuộc. Thứ hai là trí thông minh và sự phù hợp giữa năng lực và nhiệm vụ. Những người thực sự xây dựng công ty cần phải thông minh, nhưng không cần phải là người thông minh nhất — nằm trong top 15 phần trăm là ổn, không nhất thiết phải là top 1 phần trăm. Quan trọng không kém là liệu năng lực của họ có phù hợp với vấn đề hay không — liệu quá trình đào tạo và kinh nghiệm trong quá khứ có giúp ích cho những gì họ đang làm hiện tại hay không. Nếu bạn dành cả sự nghiệp cho chip và đột ngột chuyển sang phát triển thuốc, độ khó sẽ là cực kỳ lớn. Thứ ba là tính cách và khả năng phán đoán. Những người làm được việc không phớt lờ mọi lời khuyên, cũng không tin vào mọi thứ người khác nói. Họ biết lắng nghe, nhưng tự mình đánh giá xem nên tiếp thu bao nhiêu. Vì vậy, theo thứ tự, tôi nhìn vào ba điều: tại sao họ khởi nghiệp, năng lực của họ có phù hợp với vấn đề không, và họ có tư duy cởi mở mà không mù quáng chạy theo đám đông hay không. Rất thường xuyên, những con đường lớn thực sự đáng đi lại không đông đúc; chính những lối đi phụ mới đầy ồn ào và người qua lại. Những người chúng tôi tìm kiếm là những người, dựa trên phán đoán của chính mình, đã bắt đầu bước đi trước khi đám đông ùa tới.

Nếu một thứ gì đó được gọi là bong bóng, nó sẽ vỡ — không ngoại lệ. Nhưng một bong bóng vỡ không nhất thiết là điều tồi tệ. Trong khi bong bóng vẫn đang phồng lên, mọi người tập trung vào câu chuyện; sau khi nó vỡ, mọi người cuối cùng mới tập trung vào các ứng dụng, vào việc ai có thể thực sự kiếm tiền từ công nghệ, vào việc ai có thể thực sự thu doanh thu từ người tiêu dùng hoặc doanh nghiệp. Internet là một ví dụ điển hình. Sau khi bong bóng vỡ, nhìn lại, phần lớn logic kinh doanh mà các công ty niêm yết nói đến vào thời điểm đó — mua sắm trực tuyến, mạng xã hội kỹ thuật số, dịch vụ trực tuyến — cuối cùng đều trở thành hiện thực. Chỉ là những công ty hiện thực hóa điều đó không nhất thiết là những công ty đã tạo ra bong bóng. Các công nghệ lớn vốn dĩ trải qua nhiều chu kỳ: trong giai đoạn đổi mới, thị trường khuếch đại trí tưởng tượng và tạo ra sự cường điệu — thực chất là đang khen thưởng cho sự đổi mới công nghệ; sau khi bong bóng vỡ, sự ồn ào bị lọc bỏ, thị trường bắt đầu nhìn vào việc ai có thể thực sự đưa công nghệ vào sử dụng, và điều đó thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng. Vì vậy, nếu bạn tin rằng đợt bong bóng AI này đang dần kết thúc, logic đầu tư nên thay đổi tương ứng: hãy đầu tư nhiều hơn vào các công ty có thể sử dụng AI để tạo ra các ứng dụng thực tế và kiếm tiền, thay vì các công ty chỉ mãi kể những câu chuyện về AI.

Một cách đơn giản để đánh giá là giả định rằng trong tương lai, mọi token đều phải được hạch toán: ai tạo ra nhiều giá trị từ việc sử dụng token hơn chi phí của token đó, người đó mới thực sự đủ khả năng chi trả cho AI. Các mô hình lớn không hoàn toàn giống như công cụ tìm kiếm. Đằng sau một công cụ tìm kiếm là một cơ sở dữ liệu tĩnh — một truy vấn được đưa vào, được truy xuất và được trình bày. Với một mô hình lớn, mỗi khi bạn hỏi điều gì đó, câu hỏi phải đi vào mô hình và được tính toán lại để tạo ra câu trả lời. Ngay cả khi mô hình đã đóng băng và chỉ thực hiện suy luận, mỗi tương tác đều đòi hỏi tính toán, vì vậy mỗi tương tác đều có chi phí. Về phía người tiêu dùng, mọi người chưa cảm nhận được điều này vì có ai đó đang trợ giá đằng sau. Một khi các khoản trợ giá giảm đi và mỗi token đều phải trả phí, hành vi người dùng chắc chắn sẽ thay đổi: ngày nay bạn tự nhiên sử dụng AI như một công cụ tìm kiếm, nhưng nếu bạn phải trả tiền cho mỗi truy vấn, liệu bạn có còn hỏi nó mọi thứ không? Một phần nhu cầu đó chắc chắn sẽ biến mất. Câu hỏi then chốt lúc đó trở thành: những loại nhu cầu nào đáng để trả tiền? Hoặc làm cho chi phí sử dụng AI thấp đến mức người dùng không cảm thấy nó, hoặc làm cho giá trị chức năng rõ ràng cao hơn phí token. Đối với các tác vụ giá trị cao như tài chính, nơi một mô hình có thể nhanh chóng làm những việc mà nếu không sẽ mất hàng chục phút hoặc hàng giờ, mọi người hầu hết đều sẵn sàng trả tiền. Nhưng nếu chỉ là hoàn thành một hành động giá trị rất thấp, ngay cả những token rẻ cũng có thể cảm thấy như một gánh nặng. Trong các kịch bản B2B, tôi lạc quan hơn về một vài loại công ty nơi các điều kiện cơ bản đã sẵn sàng: họ đã tích lũy dữ liệu (một con hào độc quyền), họ đã có khách hàng (không cần xây dựng lại toàn bộ quy trình bán hàng), và họ đã số hóa các quy trình kinh doanh. Khi AI được thêm vào đó, nó có thể trực tiếp thể hiện dưới dạng cắt giảm chi phí hoặc tăng hiệu quả — đó là lúc nó thực sự được sử dụng. Xa hơn nữa, có một sự thay đổi khác đang đến. Trong vài năm qua, mọi người đã cạnh tranh về việc các mô hình nền tảng có thể làm gì, chúng có bao nhiêu tham số, và ranh giới năng lực của chúng mở rộng nhanh như thế nào. Khi khoảng cách năng lực giữa các mô hình bắt đầu thu hẹp, các token ngày càng giống các dịch vụ đám mây tiêu chuẩn hóa, bản thân trí tuệ ngày càng trở nên phổ biến (commoditized), và điều thực sự tạo nên sự khác biệt giữa các bên sẽ là ai có thể cung cấp trí tuệ đủ tốt với chi phí thấp hơn.

Chúng tôi bắt đầu coi Trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied Artificial Intelligence) là một chủ đề đầu tư từ khoảng ba năm trước. Một phán đoán quan trọng vào thời điểm đó là: nếu một công nghệ mới tình cờ đòi hỏi sự tích hợp với chuỗi cung ứng phần cứng phức tạp trước khi có thể trở thành một sản phẩm công nghệ mới, Trung Quốc thường có lợi thế. Hãy nhìn vào các ví dụ trong quá khứ: máy bay không người lái đòi hỏi hệ thống điều khiển bay, truyền hình ảnh, cảm biến và sản xuất chính xác; xe thông minh liên quan đến pin, sản xuất toàn bộ xe, radar sóng milimet, lidar, cảm biến thị giác, chip AI và nhiều thứ khác. Robot học cũng phù hợp với logic tương tự, đó là lý do tại sao chúng tôi quyết định đầu tư: đó là loại hình mà Trung Quốc đã tích lũy được sức mạnh, giỏi về nó và đã nhiều lần chứng minh có thể dẫn đầu toàn cầu. Đối với câu chuyện của Mỹ về "robot chế tạo robot", bạn vẫn phải quay lại những điều cơ bản: trước hết bạn phải có robot đã. Thách thức mà ngành robot học phải đối mặt ngày nay không phải là liệu bạn có thể chế tạo một robot hình người hay không — mà là nhiều vấn đề về điều khiển và ra quyết định trong triển khai thực tế vẫn chưa được giải quyết. Tạo ra một bản demo không giống như việc thực sự có thể làm việc. Các mô hình thế giới (world models), tạo ra dữ liệu đa chiều — tất cả những điều này về cơ bản đều chỉ ra cùng một thứ: robot ngày nay vẫn chưa đủ thông minh. Giả sử làn sóng cường điệu về robot học hiện nay bắt đầu hạ nhiệt. Mỗi công ty sau đó sẽ phải trả lời một câu hỏi thực tế hơn: robot của tôi kiếm tiền như thế nào? Một khi việc kiếm tiền là bắt buộc, robot phải đi vào các kịch bản thực tế — và chỉ bằng cách tồn tại trong các môi trường thương mại, công nghệ mới bước vào vòng lặp tiếp theo. Tại thời điểm đó, trọng tâm của cạnh tranh trở thành: ai có nhiều ứng dụng hơn, nhiều kịch bản hơn, nhiều dữ liệu hơn và chi phí thấp hơn. Tập hợp tất cả các yếu tố này lại, lợi thế của Trung Quốc là rất rõ ràng. Trong nửa sau của cuộc đua Trí tuệ nhân tạo hiện thân, cạnh tranh không còn chỉ là ai chế tạo robot trước — mà là ai có thể đưa robot vào đủ các kịch bản thực tế, và sử dụng dữ liệu cùng lợi thế chi phí để tiếp tục thúc đẩy công nghệ tiến lên.

Năng lượng mới chắc chắn không còn ở giai đoạn từ 0 đến 1, nhưng AI đã đẩy vấn đề năng lượng trở lại một vị trí rất quan trọng. Khi tôi từng nói về năng lượng, tôi sử dụng khung "nguồn năng lượng và bộ chuyển đổi năng lượng": trong suốt lịch sử, bất cứ khi nào một quốc gia nắm quyền kiểm soát mạnh mẽ đối với một nguồn năng lượng mới và một bộ chuyển đổi năng lượng mới, họ có thể biến đổi năng lực công nghiệp và khả năng cạnh tranh quốc tế của quốc gia đó. Ví dụ hình tượng: con ngựa vừa là người sử dụng năng lượng vừa là bộ chuyển đổi, và nó là một trong những công cụ chính của các cường quốc cổ đại trên lục địa Á-Âu; Vương quốc Anh đã đạt được vị thế dẫn đầu về năng suất trong một thời gian nhờ than đá và động cơ hơi nước; và một giai đoạn quan trọng trong lợi thế công nghiệp của Mỹ đến từ dầu mỏ và động cơ đốt trong. Nhìn về phía trước từ hôm nay, có hai con đường chính. Một là tiếp tục cải thiện khả năng khai thác năng lượng mặt trời — bao gồm gió, mặt trời và thủy điện — nơi các bộ chuyển đổi tương ứng là động cơ điện và lưới điện. Về cơ bản, tất cả đều là thu thập, chuyển đổi và sử dụng năng lượng hiệu quả hơn. Con đường thứ hai, dài hơn, là phản ứng nhiệt hạch có kiểm soát, tương đương với việc nhân loại tự xây dựng mặt trời cho riêng mình. Phán đoán của tôi là sự phát triển công nghệ có trật tự của nó: chúng ta có lẽ cần học cách sử dụng mặt trời tốt hơn trước khi có thể trở thành mặt trời. Điều đó không có nghĩa là phản ứng nhiệt hạch có kiểm soát không quan trọng — mà là con đường đầu tiên có lẽ vẫn còn rất nhiều việc phải làm.

Trước hết, hãy nhìn vào những năng lực cạnh tranh mà các công ty Trung Quốc thực sự đã xây dựng được tại quê nhà. Trong giai đoạn vừa qua, sự cạnh tranh ở nhiều ngành công nghiệp đã rất tàn khốc — giá cả bị đẩy xuống cực thấp, lợi nhuận không hẳn là tốt — nhưng từ sự mài giũa đó đã tạo ra chuỗi cung ứng, tốc độ lặp lại sản phẩm và hiệu quả tổ chức. Không kiếm được tiền trong nước, rèn luyện hiệu quả thông qua sự khắc nghiệt, và sau đó kiếm lợi nhuận ở nước ngoài — đây có thể là điểm khởi đầu để hiểu tại sao rất nhiều công ty Trung Quốc đang vươn ra toàn cầu ngày nay. Vươn ra toàn cầu chia làm hai hướng chính. Một loại là các công nghệ mới hoặc các loài mới có giá trị gia tăng trung bình đến cao mà sự cạnh tranh của Trung Quốc đã tạo ra — những thứ như phần cứng AI, xe năng lượng mới và phần cứng thông minh — có cơ hội đi thẳng vào các thị trường phát triển. Loại thứ hai là các sản phẩm truyền thống có giá trị gia tăng trung bình mà năng lực cạnh tranh cốt lõi đến từ hiệu quả chuỗi cung ứng cực đoan; những sản phẩm này phù hợp hơn với các thị trường mới nổi có giai đoạn phát triển bằng hoặc thấp hơn Trung Quốc, chẳng hạn như ASEAN hoặc các thị trường thuộc Sáng kiến Vành đai và Con đường. Đây là một quan sát khiến tôi hơi ngạc nhiên. Tôi đã giả định rằng với giá trong nước đã bị nghiền nát đến mức này, các công ty sẽ phải bán rẻ hơn nữa ở Đông Nam Á có sức mua thấp hơn. Nhưng phản hồi từ một số công ty lại cho thấy điều ngược lại — một số hàng tiêu dùng hoàn toàn bình thường ở Trung Quốc lại được coi là hàng hiệu ở Đông Nam Á. Nó hơi giống Trung Quốc từ năm 2003 đến 2010: hồi đó, nhiều thương hiệu nước ngoài bán với giá cao hơn so với sản phẩm nội địa ở Trung Quốc, và người tiêu dùng vẫn sẵn sàng "cố gắng để mua chúng". Bây giờ một số thương hiệu Trung Quốc ở các thị trường mới nổi cũng đang ở vị trí tương tự. Vì vậy, việc vươn ra toàn cầu không thể tiếp cận bằng các câu hỏi bao quát như "có thị trường ở nước ngoài không" hay "chúng ta nên đến châu Âu, Mỹ hay Đông Nam Á". Câu hỏi quan trọng hơn cần trả lời trước tiên là: bạn thực sự đã rèn luyện được năng lực gì trong cuộc cạnh tranh nội địa? Nếu đó là đổi mới công nghệ và sản phẩm, bạn có cơ hội ở các thị trường trưởng thành hơn; nếu đó là hiệu quả chuỗi cung ứng cực đoan, bạn sẽ có lợi thế ở các thị trường mới nổi.

Hãy để tôi chưa trả lời trực tiếp câu hỏi "bạn có nên quay về hay không". Từ góc độ đầu tư xuyên biên giới Trung-Mỹ, hai bên đã trải qua vài giai đoạn: chiến tranh công nghệ và chiến tranh thương mại bắt đầu từ khoảng năm 2017–2018, và sự tách rời diễn ra nhanh chóng trong những năm đầu. Nhiều người quay trở lại Trung Quốc vào năm 2021; từ nửa cuối năm 2022 đến đầu năm 2024, nhiều người chọn không quay về; và từ năm 2024–2025, số lượng người quay về lại tăng lên. Nhưng chúng ta không thể chỉ nhìn vào dòng người ngắn hạn — chúng ta vẫn cần nhìn trước hết vào những gì đang xảy ra trong chính công nghệ và ngành công nghiệp. Sự phát triển công nghệ trong suốt lịch sử đã trải qua khoảng ba giai đoạn: chu kỳ đổi mới ban đầu, từ 0 đến 1; sau đó mọi người bắt đầu dự phóng trí tưởng tượng về phía ứng dụng lên nó, suy nghĩ về việc cuối cùng nó có thể thay đổi điều gì nhất; và cuối cùng nó dần trở nên phổ biến, tạo ra vô số ứng dụng trong các ngành công nghiệp. Hãy lấy đợt AI này làm ví dụ: từ cuối năm 2022 đến đầu năm 2025, cả thị trường Trung Quốc và Mỹ đều tập trung nhất vào các mô hình nền tảng — một giai đoạn từ 0 đến 1 điển hình. Trong giai đoạn trí tưởng tượng ứng dụng, sự khác biệt đã xuất hiện giữa hai bên. Hoa Kỳ có mức độ số hóa công nghiệp cao, vì vậy họ tự nhiên chuyển hướng sang các loại tác nhân (agents) khác nhau — từ tác nhân lập trình đến các tác nhân trong các kịch bản đã được số hóa. Trung Quốc có chuỗi cung ứng sản xuất và phần cứng lâu đời hơn, vì vậy các mô hình lớn dễ dàng kết hợp với chip và cảm biến, phần cứng và Trí tuệ nhân tạo hiện thân. Điều đó không có nghĩa là Mỹ không có robot hay Trung Quốc không có tác nhân — chỉ là các ứng dụng có khả năng phát triển từ mỗi bên là khác nhau. Giai đoạn thứ ba vẫn chưa thực sự đến — ngày nay, ngoài lập trình và một số ít các công ty được số hóa cao, hầu hết các ngành công nghiệp vẫn chưa đưa AI vào sản xuất thực tế trên quy mô lớn. Vậy những người trẻ ở nước ngoài nên đi đâu? Rất khó để trả lời thuần túy theo kiểu "Trung Quốc hay Hoa Kỳ". Bạn vẫn phải xem xét thứ bạn muốn làm nằm ở giai đoạn nào của chu kỳ công nghệ, ngành công nghiệp đang hướng tới đâu tiếp theo, và trong môi trường công nghiệp nào năng lực của bạn có nhiều khả năng tạo ra giá trị hơn.